近些年來,越來越多的自然科學(xué)領(lǐng)域研究者開始對學(xué)科內(nèi)研究的可重復(fù)性進行反思。然而,在社會科學(xué)領(lǐng)域中同樣存在著利用數(shù)據(jù)反映社會現(xiàn)象的研究分支。因此,社會科學(xué)同樣需要反思已有研究的可重復(fù)性,進行相關(guān)的可重復(fù)性檢驗。在這其中,對于已有研究的校驗和拓展又可被稱為復(fù)制性研究。為了順利的推進復(fù)制性研究,需要建立一種共享數(shù)據(jù)和程序的透明機制,在社會學(xué)領(lǐng)域,這種機制被稱為“開源社會學(xué)”。但是,由于大多數(shù)研究者并未在變量選擇環(huán)節(jié)滿足開源條件,因此無論是校驗和拓展都難以保證結(jié)果的正確性。在這一背景下,采用一種變量選擇的標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)就顯得尤為重要。本文以農(nóng)村教育收益率測算為例,將貝葉斯模型平均法與其他變量選擇方法加以比較,證明了該方法在保證擬合優(yōu)度的基礎(chǔ)上可以適度精簡模型。同時,依據(jù)BIC、RMSE等多個指標(biāo)的判定,證明了基于這一方法得出的最優(yōu)模型與其他模型相比,具有更好的擬合能力與預(yù)測能力。因此,貝葉斯模型平均法可以作為一種開源社會學(xué)定量研究的變量選擇標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)。此外,本文還探索了在數(shù)據(jù)完全隨機缺失和數(shù)據(jù)隨機缺失的情況下,使用貝葉斯模型平均法的結(jié)果頑健性,可為后續(xù)該方法的應(yīng)用范圍界定提供一定參考。 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：62 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

CHIP2013受訪農(nóng)村居民總體收入水平分布

哈爾濱工業(yè)大學(xué)法學(xué)碩士學(xué)位論文-26-從教育的總體層面看，我國大多數(shù)農(nóng)村教育水平為初中水平。此外，還有部分居民僅有小學(xué)學(xué)歷或者接受了高中或中專教育，僅有少數(shù)居民接受了大學(xué)教育。造成這一情況有兩點原因，第一，我國雖然在1986年就推行了義務(wù)教育法，但是各地的落實時間存在差異，因此雖然調(diào)查是2014年進行的，但是部分農(nóng)村民眾在當(dāng)?shù)赝菩辛x務(wù)教育政策推行前已經(jīng)終止了學(xué)業(yè)。第二，農(nóng)村居民在獲得較高層次的教育后，不少會離開家鄉(xiāng)，去城市工作，并在當(dāng)?shù)馗淖儜艏�，這一問題已在趙西亮等學(xué)者的研究中得到了證實。但在本文中，主要的目標(biāo)是推薦貝葉斯模型平均法作為開源社會學(xué)中的定量研究變量選擇方式，因此，教育對戶籍的影響并不在本文的探討范圍內(nèi)。3.2.4.2其他變量數(shù)據(jù)分布（1）工作經(jīng)驗如前文所言，本文中受訪對象的工作經(jīng)驗是通過年齡和受教育年限的計算得出的。經(jīng)統(tǒng)計，本文發(fā)現(xiàn)，此次調(diào)查中農(nóng)村居民工作經(jīng)驗呈雙峰分布。工作經(jīng)驗為10年左右和30年左右的農(nóng)民占多數(shù)。此外，僅有少數(shù)部分居民的工作經(jīng)驗超過40年。我國農(nóng)村居民工作經(jīng)驗均值為23.546年，中位數(shù)為24年。（2）地區(qū)本次CHIP2013調(diào)查的省份為安徽盛北京市、重慶市、廣東盛甘肅盛湖北盛湖南盛河南盛江蘇盛遼寧盛四川盛山東盛山西省和云南剩其中廣東省占比最大，其次為河南省，在調(diào)查中占比最小的省份為遼寧剩表3-6CHIP2013受訪農(nóng)村居民地區(qū)分布Table3-6SpatialdistributionofruralresidentsinterviewedbyCHIP2013省份受訪人數(shù)受訪人數(shù)占比省份受訪人數(shù)受訪人數(shù)占比安徽省13208.72%河南省168811.15%圖3-3CHIP2013受訪農(nóng)村居民總體工作經(jīng)驗分布Figure3-3DistributionofoverallworkingexperienceofruralresidentsinterviewedbyCHIP2013

附錄-53-附錄圖1數(shù)據(jù)隨機缺失下各變量后驗概率Figure1posteriorprobabilityofeachvariableunderMAR圖2數(shù)據(jù)完全隨機缺失下各變量后驗概率Figure1posteriorprobabilityofeachvariableunderMNAR

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3577254